生成AI「使えない」説の背景と真の可能性

こんにちは。今回は、生成系AIをめぐる「これはあまり使えない」といった意見に焦点を当て、その根底にある考え方と、実際にどのような使い方が想定されるのかを探ってみたいと思います。

■ 「あまり使えない」と感じる理由：情報引き出しツールとしての期待

1. 質問や指示を投げれば、欲しい“答え”が返ってくる？

生成系AI、いわゆるChatGPTや類似モデルが登場した当初は、「質問を投げるだけで何でも答えてくれる」という期待が広がりました。しかし、実際にやってみると、

• 曖昧な回答や誤情報が混ざる

• 思ったほど専門的・正確ではない

• 当たり障りのない一般論になりがち

といった状況に直面し、がっかりしたユーザーが「これあまり使えないな」と感じるケースが多いようです。
ただし、こうした事例の背景には「AIに完璧な知識を一瞬で引き出してもらう」ことをゴールとしてしまう姿勢があるとも言えます。あくまでもAIは学習データに基づいて回答を“生成”しているため、質問によっては不十分な、あるいは誤解を生む答えが返る可能性も大いにあるのです。

2. “知識や情報を引き出す”だけに注目してしまうリスク

生成AIを、検索エンジンの延長や“万能辞書”のように捉えていると、どのようなプロンプトを入れても「使えるか使えないか」という評価が、あたかも一発勝負のように決まってしまいます。しかし、実際にはAIは情報ソースの統合や、文章の生成を得意とする存在であって、あくまでも「表面上の回答」や「過去のデータに基づく推測」を提示しているにすぎません。

ポイント
「生成AIを使って知識を深める」方法には、いくつかの手順が必要であり、ただ質問を投げるだけで完結するわけではありません。

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■ 本質は「知識を統合してインサイト（洞察）を得る」こと

1. “AIが何を返すか”よりも“人間がどう使うか”

生成系AIの真の強みは、人間が複数の情報源をまとめたり、新しいアイデアを組み合わせたりするための“素材”をスピーディに提供できる点にあります。知識が部分的であっても、ヒントとして有用な断片を幾つも生成してくれるからこそ、その断片を人間が整理し、繋ぎ合わせ、そこからインサイトを導くことが大切になります。

• たとえば: 複数のアイデアの比較表、仮説を立てるための視点の整理、異なる業界の事例の要約など。

• 人間の役割: 生成AIが出した情報を検証・編集し、真に有益な形へとブラッシュアップする。

こうすることで、AIが“誤りを含む”回答を返していても、「その誤りがどこにあるのか」「修正したらどうなるのか」を人間が理解した上で最終的なアウトプットを作り上げることができるのです。

2. 組み合わせによる価値創造

AIによる一次的な文章生成だけではなく、文体の変換や情報の要約・比較、発想の補助など、違うタスク同士を連鎖的に使うことで、より深い洞察を得られます。いわば、

1. AIが素材を出す

2. 人間がそこから新しい発想を得る

3. さらにAIに補完や追加分析を依頼する

4. 再び人間が評価・編集する

といったサイクルを回すことで、表面的な回答を超えた価値が生まれるのです。

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■ “知識の統合”からインサイトを得るためのポイント

1. プロンプトの工夫だけではなく、質問の目的を明確にする

単に「〇〇について教えて」と投げるのではなく、「自分の仮説を検証したい」「複数の業界動向を比較したレポートがほしい」「別の視点を提示してほしい」といった明確な目的意識をもつと、返ってくる情報を“知識の統合”に役立てやすくなります。

2. AIをたたき台に使う

生成AIが返す文章を「最終結論」扱いしないことが重要です。まずはその回答をたたき台にして、「本当にそうだろうか？」「ここのデータソースは正しいのか？」など、人間側が疑問や検証プロセスを意識的に挟む必要があります。

3. 自分の知識や経験で補い、編集する

AIが提示したアイデアや情報は、あくまでも候補の一つ。最終的な判断は自分の専門知識や現場の状況に合わせて“アジャスト”する必要があります。単に「AIがこう言っているからOK」ではなく、常に人間の経験・感覚とのハイブリッドを目指しましょう。

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■ まとめ：AIの価値は「洞察創出のブースター」

「これはあまり使えない」という声は、“AIが完璧な知識提供者”として機能することを期待し、その裏切られによって生まれる印象かもしれません。しかし、実際のところ、AIは情報の統合や整理、そして新しい視点のきっかけを与えてくれる存在と捉えたほうが良さそうです。

人間が上手に検証し、必要に応じて修正・再構築を行うことで、最終的には「高品質なインサイト」へと昇華させることができます。生成AIはあくまでも**“ブースター（後押し役）”**であり、“最終的なインテリジェンス”を生み出すのは我々自身の思考と経験なのだと考えると、一気に活用の幅が広がるはずです。

結論:

• 生成AIは“知識を引き出す”だけではなく、材料や刺激を提供するツール。

• そこに人間が検証・編集を重ねることで、本当の意味での“価値ある洞察”が生まれる。

• 「使えない」と評する人は、AIに“完璧な回答”を即時に求めがちだが、実際には知識の組み合わせと発想の助けとして使うことで真の力を発揮する。

どんなに優れたツールであっても、使い方ひとつで印象は大きく変わります。生成AIを巡る議論も、単なる「質問→回答」ではなく、「知識の統合」「洞察の創出」という観点を常に意識してみてはいかがでしょうか。そうすれば、「あまり使えない」はずだったAIが、頼もしい“アイデアの共同制作者”へと変貌するかもしれません。